AC video-comment-analysis
Анализируйте разделы комментариев к видео с точки зрения продавца/оператора и создавайте наглядные обзоры в браузере плюс бизнес-ориентированные результаты. Используйте, когда пользователь просит просмотреть комментарии под постом в TikTok, Douyin, Instagram Reels, YouTube Shorts или другом коротком видео; запрашивает анализ комментариев, просмотр комментариев, диагностику электронной коммерции/带货, анализ конверсий или хочет получить визуальный отчет/страницу на основе комментариев к видео. Особенно используйте для задач, требующих: (1) наглядной работы браузера в области комментариев, (2) выборки комментариев по нескольким экранам, (3) анализа по шести бизнес-измерениям и (4) готового визуального HTML-отчета, а не простого текста.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Analyze video comment sections from a seller/operator perspective and…»
Analyze video comment sections from a seller/operator perspective and produce visible browser walkthroughs plus business-focused outputs. Use when the user asks to view comments under a TikTok, Douyin, Instagram Reels, YouTube Shorts, or other short-video post; requests comment analysis, comment browsing, ecommerce/带货 diagnosis, conversion analysis, or wants a visual report/page based on video comments. Especially use for tasks that need: (1) visible browser operation in the comment area, (2) comment sampling across multiple screens, (3) analysis by six business dimensions, and (4) a polished visual HTML deliverable rather than plain text.
Анализируйте разделы комментариев к видео с точки зрения продавца/оператора и создавайте наглядные обзоры в браузере плюс бизнес-ориентированные результаты.
Как процесс C 60/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск
Как улучшить
- Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
- spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.
Находки guard · 0
✓ Критических и высоких находок нет
Просканировано файлов: 6. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет
Процессный рейтинг: все десять параметров 60/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
- 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 85Шаги. Шагов: 119, расплывчатых формулировок: 1
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2012 токенов
- low Разделов верхнего уровня: 12. Похоже на несколько доменов в одном скилле
Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.
Сигналы качества
- +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +4Нет примеров входа/выхода
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 647 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 22 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 119 пунктов
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.